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《運動基因》

讀了”刻意練習”, 瞭解世上沒有任何偉大的人物是與生俱來的, 在各個領域的菁英無不是在我們看不到的背後付出了更多的努力, 因此持為佼佼者. 接下來在”原子習慣”一書中, 我們學習到了如何透過刺激控制與制約一步一步的打造新習慣, 接下來只要持之以恆, 那麼就會有令人滿意的結果

在很多其他書本中, 也有人主張”天才” 只是一個被過度吹捧的名詞, 目的在於造神, 或是給了失敗的一個名正言順的藉口： 我沒有這方面的天份

可是, 至少在運動界, 我們的確看到不少天賦異癛的例子, 有人就是先天的跑步好手, 有人就是有生的神力… 所以到底 “人定勝天” 是不是終究只是一句我們浪漫的幻想呢？ 會不會再多的努力還是可能會敗給了天賦呢？

這本書的作者David Epstein是一位資深的新聞記者, 長年報導全世界各項頂尖的體育賽事, 他為了找出這個解答, 實地走訪了非常多優秀的運動選手, 並且從他們接觸運動的原因, 到訓練過程, 以及比賽的經驗, 鉅細彌遺的記錄下來, 並與專家討論, 完成了這一本書 “運動基因”

在近代, 運動科學家一直在試圖尋找優秀運動員異於常人之處. 他們一直以為, 像棒球選手的強打者一定具有與眾不同的動態視力, 因此他們可以精準的將每一個快速或是刁鑽的球集成全壘打. 但是, 美國職棒大聯盟的王牌投手, 將球出手後直達捕手手套的時間約為200毫秒, 但是人類視覺神經的回饋最快也要400毫秒. 那麼他們是如何可以打得到球呢？

靠預測

一位優秀的球員只靠投手投球的身體姿勢以及肩膀位置, 就可以準確的預測球的走向. 早在1975年, 加拿大的研究人員就發明了一個叫做”遮擋測試”. 他們收集了幾千張在排球比賽時捕捉到的照片, 並把照片一部分遮擋起來做成幻燈片, 讓現役的排球選手來猜一下照片中是不是真的有球. 令人驚訝的是, 菁英選手答對的機率遠遠高於一般選手, 他們的速度甚至可以在不到一秒之內就答對答案！

而在1940年, 荷蘭西洋棋大師想要了解棋藝高手與業餘選手的差異到底在哪裡, 也做了項類似的測試： 他們把一場難解的棋局照片給職業棋士, 一般棋士, 與愛好者看. 但是這張照片只閃過他們眼前閃過幾秒, 然後請他們擺出照片中的原始棋局. 在四次實驗中, 職業棋士只瞄了照片三秒就能夠完整的把棋局擺出來, 一般棋士只能完成70%, 而愛好者只可以想出不到50%

在諸多資深運動選手的大腦中, 會將無數片段畫的記憶模組化, 而且予以分類歸檔. 因此他們可以很快的根據最微小的資訊, 在數據庫中提取出對於他們最有效的模組, 而作出預判, 反應, 甚至是戰術安排, 沒有相關經驗的一般人就無法辦到

所以, 還說什麼基因？ 還是回到千錘百鍊的不是嗎？

接下來, 作者探訪了兩位世界級的跳高選手, 將會嚴重挑戰到這個說法

瑞典選手霍姆六歲時, 就展現了對跳躍濃厚的興趣, 在十四歲時的成績就已經是同年齡青少年之冠. 雖然在求學過程中, 也有失敗過幾次比賽, 但是這都沒有澆熄他對於跳高的熱情, 反而更加努力的訓練. 一直到2004年, 他終於在雅典奧運奪冠！ 接下來的下一個挑戰就是2007年的世界田徑錦標賽

但是老天總是會給人驚喜 (？)

2006年, 在美國聖路易市的林登伍德大學 (就是我的母校我驕傲❤️) , 一個籃球隊的小伙子跟田徑隊的打賭, 他有本事跳得比他們高！ 正當所有校隊想要看看這個狂妄的傢伙如何失敗, 再瘋狂羞辱他時, 他竟然用很生硬的方式成功的跳過了足以拿下全國名次的高度！ 這年輕人叫做托馬斯, 他馬上被推薦進田徑隊, 並且使用很青澀的技巧在接下來幾次世界性比賽都拿下名次

而2007年, 奧運金牌老將霍姆與半路出家的托馬斯第一次在大阪的世錦賽中見面對決, 結果是.. 托馬斯成功地擊敗了苦練了十八年的霍姆… 而他從一開始到世錦賽之間, 只訓練了八個月！

後來, 有日本學者發現, 托馬斯致勝的關鍵就在於他小腿的跟腱, 托馬斯的跟腱長度非常的長, 而且很結實. 假如小腿跟腱越長, 越可以累積彈性能, 起跳優勢就越佳！

我們都知道, 最大攝氧量的高低是受基因決定, 在1992年, 由美國家拿到五所聯合大學發起的HERITAGE研究, (說白了就是運動基因研究), 想要看看接受測試的來自於九十八個不同家庭, 在經過了五個月, 每週三次的健身自行車訓練後, 心肺功能會有一些什麼樣進步的差異？ 研究人員在一開始就知道心肺功能的提升會因人而異, 但是沒想到進步比例會從0~ 100%! 也就是說在比例上, 有最優秀的15%進步非常多, 但也有另外15%基本上沒進步, 或是進步非常不明顯. 後來HERITAGE的學者在2011年發現, 人體內會有21個左右的基因, 是對於有氧訓練反應最為明顯的. 擁有19個這些基因的訓練進步幅度會是只有10個的三倍！

這種例子在體育界常常看見: 如史上最傑出的女性三鐵選手威靈頓, 在2011年比賽的成績即使在男子組都可以排到第四, 但是她第一次嘗試其公路自行車卻是在2004年

過去認為, 人類最完美的身體比例應該是達文西所畫的”威特魯人”： 兩隻手打開的臂展等於身高, 過去認為, 這種體型應該就是萬能運動員. 但是首先在NBA就發現, 從20世紀開始, 除了全員身高開始大幅度拉高, 這被成為”身高大霹靂” (NBA籃球員比起美國一般男性的平均身高從5% 提升到15％的身高), 臂展也漸漸超過了這個比例. 而在不一樣國籍背景的球員身上, 也發現了不同的體型比例

為什麼牙買加人都是短跑好手? 因為科學家發現牙買加人體內大多都存在ACTN3基因的變異體, 而ACTN3會讓快縮肌發達, 以至於爆發力更強. 在另一方面, 科學家發現由於過去在西非, 瘧疾流行, 人類為了與疾病對抗, 因此紅血球會變異出 ”鐮狀細胞”, 導致身體吸氧量減少, 卻也因此演化為身體不需要大量氧氣供能. 對於一般人來說, 可能對導致在某些時候身體容易極度缺氧, 但是在中短距離競賽選手身上而言, 這反而成為一種優勢. 而這些特點, 讓牙買加人成為了田徑賽道上的黑色閃電！

而在非洲另一端的肯亞人, 則是稱霸了馬拉松長跑的領域. 根據檢測, 肯亞人的心肺能力與丹麥人並沒有不同, 但區別就在於下肢的比例. 肯亞人腿細, 而且重心更低, 所以跑步的經濟性就更高. 在同樣的心肺基礎上, 肯亞人更能輕鬆地維持速度, 甚至更快. 而肯亞人的體型更是關鍵： 身體直立精瘦, 臀部窄, 四肢修長. 對於長跑而言, 這種體型更利於散熱！

這些都是觀察出來的結果, 我們有沒有辦法透過基因檢測提前知道我們的身體到底具有 (或是不具有) 哪些運動基因呢？ 目前這就是科學家努力研究的方向. 在奧運殿堂上奪牌的, 就一定是神選之人嗎？ 這不一定. 也已很多默默付出努力的選手, 更何況, 說不一定剛剛幫你外送宵夜的小哥, 體內就有傲視群雄的舉重基因呢

一萬小時定律, 在運動基因之前, 竟變得如此不堪一擊嗎？ 我認為, 對我們來說, 運動是一件令人開心與愉悅的事, 成績好不好, 不應該是我們過度在意的重點, 在運動過程中的積極體驗, 才是最可貴的. 就算我的進步比人家慢一點, 那又怎樣？ 只要我自己知道我今天比昨天進步 今年比去年更強就好了！ 不管有沒有某一方面的天賦, 我都可以自我察覺, 並且自我接受. 那麼人生就會寬闊的很多了！

跨界圍攻：「AI 視覺」公司已集體殺入智能駕駛圈

2021-05-22
雷鋒網

如今的智能汽車賽道，說挨肩迭背也不為過。

新勢力派引領變革，最為二級市場所看好；泛網際網路派占流量高地，擅技術遷移；傳統車企派根基夯實，品牌名聲享譽在外。

甚至財大氣粗的某地產派也曾放下豪言――力爭 3-5 年成為世界規模最大、實力最強的新能源汽車集團。

如華山比武般，大俠們個個嚴陣以待，各方勢力黃巾高擎，左右開弓。

你看看，前有行業鐵幕，中夾破釜沉舟之心，後是險峻江湖，哪還有初進牛犢的落腳之處？

即便如此，在月前燥熱尚未消退的上海車展後，鮮少被提及的AI視覺公司還是擠了進來。

看慣了巨頭們的聲勢浩蕩，轉身發現AI視覺企業們的入局講究一個循序漸進，起承轉合。

而他們的悄然進入，也給智能駕駛領域增添了幾段新故事。

海康威視：左手自研、右手投資

AI安防老大哥海康，深耕智能駕駛市場履行一貫的低調風格。

其對智能駕駛的綢繆始於2015年，當時海康內部計劃開展新業務，起初確定的業務有三：海康汽車電子、海康機器人、海康螢石。

2016年7月，耗資1.5億的海康汽車技術正式成立。

在此前後，海康還分別於2016年6月投資了威視汽車科技，2017年7月成立了海康汽車軟體。

2018年是海康智能駕駛的上升之年，市場渠道、技術研發上均有突破。

2018年2月，他們上線高級駕駛輔助系統、自動泊車APA+，同年又成功打入2019款保時捷卡宴的配置中。

汽車產業以穩為重，鏈條長、利益盤根錯節，新入者切入並不容易，而海康卻出其不意一舉打入高端。

數據顯示，截至2018年底，海康汽車已經通過了20家OEM的審核並成為其合格供應商，公司的主要客戶包括一汽集團、北京汽車、上汽榮威、上汽名爵、本田汽車等。

其中，定點項目超過200個，已量產的項目超過100個，覆蓋500家渠道合作夥伴。

成立子公司自研之外，投資也是海康較為看中的一大路徑。

在成立汽車電子公司之前，海康就曾在2016年入股毫米波雷達企業森思泰克，並成為後者的第二大股東。

2013年成立的森思泰克既是毫米波雷達第一批探路者，也是成績較為優秀的領軍企業之一。

森思泰克創始人秦屹是英國海歸的雷達專家，在英從事雷達研發和製造十餘年。

據悉，森思泰克所聚團隊成員中80%具有軍工背景，掌握雷達硬體、軟體和量產工藝等幾乎全部核心技術。

據悉，森思泰克毫米波雷達在北京、石家莊設研發中心，在蕪湖設總廠，在杭州設車載事業部。

石家莊，有軍工雷達大本營之稱，軍民毫米波雷達研發人才密集，且電科雷達研發54所和13所都在石家莊。

森思泰克也頗為爭氣。

2019年，思泰克首次實現大批量77GHz車載毫米波雷達國產化、突破國際巨頭壟斷。

森思泰克的77GHz毫米波雷達成為國內首個真正實現「上路」的ADAS毫米波雷達傳感器。

目前，森思泰克已成為紅旗、一汽、韓國現代、東風日產、長城、長安等國內外車企體系內供應商。

海康與森思合作的高分毫米波成像雷達+視覺融合技術，或許將對壘低線束雷射雷達。

大華股份：立足整車，三電、網聯、自動駕駛多點齊發

零跑汽車脫胎於大華股份的汽車部門，獨立後獲得了大華股份的技術和資金支持。

2015年，大華股份副董事長兼任大華股份CTO朱江明親自下場，成立零跑。

經歷2019年新能源補貼大退坡，不少新勢力造車企業已經出現嚴重資金問題，且變現存疑。

零跑汽車亦不例外。

2018年，零跑虧損 3.07 億元後，2019 年上半年又持續虧損約 2 億元。

2019年1月4日，零跑汽車第一款車S01上市，該車2019年全年交付約1000輛。

對於連續虧損的零跑，唱衰論一直也在網上發酵。

朱江明對此表示，「即使不融資，零跑也能再活三年。」他透露，大華股份將持續為零跑輸送資金，「當然我們希望能更多的融資，發展得更快些。」

在經歷融資受阻後，2021年伊始，零跑官宣融資43億元，合肥政府投資平台亦在其中。

今年年初，此前曾投資蔚來的合肥市政府與零跑方面簽訂戰略合作協議，未來合肥方面將對零跑B輪融資投資約20億元，並展開更多合作。

現金流方面，從不被業界看好，到巨額融資的到帳，仿佛又讓市場看到了可能性。

技術層面，零跑汽車稱自主研發了三電系統、智能網聯繫統、自動駕駛系統三大核心技術，並完全掌握自動駕駛核心硬體平台和算法技術，實現對自動駕駛感知、決策、執行層關鍵技術的自主化全覆蓋。

產品層面，零跑汽車目前旗下擁有3款量產車型，分別為：零跑T03、零跑S01以及零跑C11。

三款產品風格各異，銷量不一。

2020年，零跑汽車官方消息稱，2020年累計銷量達11391輛，其中T03為主力軍，貢獻了10266輛。

創始人朱江明也底氣頗足：「2023年零跑進入造車新勢力TOP3、2025年在國內新能源汽車市占率達到10%」。

商湯：求精感知技術，並進艙內艙外

與其他AI獨角獸相比，商湯在自動駕駛上布局較早，也更全面。

2017年進軍自動駕駛，商湯的汽車產業布局可分為艙內（智能車艙）和艙外（智能駕駛）兩大層面。

智能車艙層，基於前裝量產解決方案，以視覺感知技術為錨點，由點及面，覆蓋用戶從上車到用車的多個場景。

商湯的SenseAuto Cabin智能車艙解決方案包括駕駛員感知系統、座艙感知系統、智能進入等等功能。

據悉，在過去的兩年多時間裡，商湯已經拿下了30多個國內外頭部夥伴的智能車艙定點量產項目，覆蓋車輛總數超過1300萬輛，其中10 余個項目已經實現了量產交付。

智能駕駛層，商湯選擇與主機廠合作，做汽車廠商（OEM）及一級供應商（Tier1）的解決方案供應商。

在自動駕駛感知、決策和執行三大要素中，汽車廠商和Tier1占據重要角色。

2017年，商湯與OEM廠商本田簽訂了為期5年的長期合作協議，研發適合乘用車場景的L4級自動駕駛方案。

2018年，商湯完成杭州、上海半開放場地內實現無接管自動駕駛。2019年，在日本落地「AI自動駕駛公園」，將用於自動駕駛汽車的研發和測試，並面向公眾開放。

商湯的自動駕駛業務定位，是以視覺為主，其他元素為輔。

視覺之外，商湯在高精度地圖和雷射雷達、毫米波雷達等方面皆有技術儲備。

通過搭配多種不同傳感器，實現感知、分析預測、決策規劃控制、城市級三維地圖重建及無人車高精度定位能力等技術功能。

目前，商湯對自動駕駛技術進行了多次疊代，形成了一套較為成熟的智能駕駛方案：SenseAuto Pilot智能駕駛解決方案，聚焦 L2+ 級高級輔助駕駛至L4級自動駕駛創新，並在上海車展首次發布SenseAuto Pilot-P駕駛領航方案。

軟體之外，2019年3月，商湯還推出首款原創機器人SenseRover X自動駕駛小車，這是款針對自動駕駛的教學產品。

奧比中光：戰投＋自研，兩條腿走路

奧比中光是AI初創企業中對智能汽車投入最多的公司之一。

作為一家AI 3D感知技術方案提供商，成立於2013年的奧比中光現今已在3D傳感領域深耕近8年。

3D傳感作為人工智慧領域最核心的視覺感知技術，融合了晶片、算法、光學、軟體等多交叉學科技術，是人工智慧時代感知識別、新型人機互動等最為核心的技術載體。

除3D結構光外，奧比中光在雙目、iTOF、dTOF、雷射雷達等主流3D視覺感知技術領域也有長遠布局。

早在2018年，奧比中光就投資雷射雷達晶片級解決方案提供商飛芯電子。

飛芯電子成立於2016年，是一家專注於光電設備、雷射雷達研發、集成電路設計的高新技術企業。

成立僅2年，飛芯電子獲得了博世等注資。

據悉，飛芯電子以研發、生產雷射雷達系統及核心晶片為主要業務，客戶群體主要面向國內外汽車、機器人、無人機等生產研發廠商。

飛芯電子稱，其針對行業痛點，採用了連續波載調製或相干外差探測方案，利用焦平面點雲測距技術，滿足較高的空間解析度和較大的視場角，探測距離可超過200m，且無需複雜昂貴的機械掃描裝置，不斷提高系統可靠性，也使獲得的圖像更為清晰。

2019年4月，奧比中光成立車載3D視覺傳感方案提供商奧銳達。

奧銳達的業務重心在智能座艙，產品包括ToF攝像頭模組、雷射雷達等硬體以及3D ToF智能座艙方案。

承襲了奧比中光的3D視覺感知技術，奧銳達可為智能汽車帶來DMS、OMS、手勢識別、人臉識別、身份驗證等多種3D化智能功能。

其金融級安全的3D人臉識別方案，保護駕乘人員的信息安全；通過3D-ToF 攝像頭，實現多區域手勢控制；同時，智能汽車還可以通過3D信息，判斷駕乘人員體型、座艙內位置等。

近日，奧銳達還發布了為智能汽車量身定製的3D ToF智能座艙方案。

虹軟：主攻艙內，走軟硬一體之路

2018年，為應對手機市場見頂飽和，虹軟正式將業務從智慧型手機領域拓展至智能汽車、IoT等領域，一舉橫向突進自動駕駛市場。

虹軟科技創始人兼CEO鄧暉曾表示，未來每輛汽車裡都有10個以上的攝像頭，智能座艙將成為智能駕駛視覺AI的重點應用場景。

與其手機定位一樣，虹軟的智能汽車走軟硬一體解決方案，力圖做車載視覺一站式解決方案的供應商。

從招股書看，截至2018年底，虹軟科技的「汽車等loT產品」的業務收入僅367.95萬元，占比不足1%。

與多數視覺企業加裝雷射雷達等技術不同，虹軟的的自動駕駛解決方案完全基於視覺層面，且核心聚焦在車內智能。

虹軟科技的智能駕駛視覺解決方案，包括車內安全駕駛預警、駕駛員身份識別、車內安全輔助、輔助駕駛預警、自動泊車等眾多解決方案。

2019年3月，虹軟入股開易（北京）科技，後者主營業務包括主動安全智能終端（ADAS+DMS+人臉識別）、SDK軟體服務以及硬體整體解決方案。

2019年，虹軟在科創板上市。

虹軟表示，其在計算機視覺領域積累深厚，融合其暗光高反差拍攝、防抖等影像視頻增強算法技術，即使在車內光線不佳、人臉角度多變、車輛晃動等特殊情況下，也能夠很好地完成車輛周圍環境監測和車內人員監測等功能。

上市後，虹軟大力布局智能汽車及其他 IoT 智能設備領域，目前成效初現。

據虹軟表示，智能汽車板塊2019年開始真正量產。

數據顯示，2020年，智能駕駛視覺解決方案業務增長較快，實現營業收入6592.99萬元，同比增長310.61%。

據悉，虹軟智能駕駛相關產品包括DMS（駕駛員識別系統）、ADAS（高級駕駛輔助系統）、BSD（盲區檢測系統）、OMS（乘客識別系統）、Interact（視覺互動系統）、Authenticate（生物認證）、AVM（3D環景監視系統）、AR HUD（AR抬頭顯示）和智能後備箱等各類以核心算法為基礎的相關軟體解決方案。

高工智能汽車研究院數據顯示，DMS(駕駛員識別系統)的算法業務是其智能汽車業務的主要收入來源。

虹軟今年透露，其智能駕駛業務已實現37+7個前裝車型定點開發（37款量產車型定點，7款車型預研），以提供純算法為主，公司直接與Tier1或整車廠簽約，涉及多家國內主流車企（含造車新勢力）及部分合資車企。

格靈深瞳：最早入局，協同成長

成立於2013年，格林深瞳是最早的一批AI視覺公司，也是最早一批投入自動駕駛的AI視覺公司。

當年，格靈深瞳聯合英特爾研究院院長吳甘沙、國家智能車未來挑戰賽冠軍團隊負責人姜岩等一同創辦了一家專注於自動駕駛領域的公司――馭勢科技。

2016年，馭勢科技在北京誕生，格靈深瞳作為投資方入股馭勢科技。

過去五年，馭勢科技在洶湧潮水中奮力前行。

2017年1月的CES，馭勢科技向世界推出了無人駕駛概念車「城市移動包廂」，該車型成為了全球第三款獲得紅點設計大獎的無人車。

同年，這家公司分別在4月和6月，於白雲機場、杭州來福士率先展開面向普通公眾的無人駕駛商業化運營。

今年1月21日，香港國際國際機場宣布，由馭勢科技與香港國際機場管理局共同研發的無人駕駛物流車將替代人力駕駛拖車，承擔往返機場和海天客運碼頭的行李運輸任務，意味著其在機場的運用已逐步上量。

在過去的一年中，馭勢科技與長安民生物流、一汽物流、巴斯夫（BASF）等數十家企業建立了商業合作。

據透露，在國內某豪華品牌車型上，馭勢科技提供的軟體算法也已前裝量產，並幫助該自主品牌率先推出 L3 級自動駕駛功能。去年馭勢科技交付了數百套「AI駕駛員」，實現年度業績同比增長150%。

前不久，馭勢科技宣布完成累計超10億元人民幣的新一輪融資，在這場融資中馭勢科技獲得了國家資本的參投。

馭勢科技在無人物流埋頭苦幹，潛心鑽研，其成績是在無人物流領域的業務布局幾乎占到了國內市場的70%。

2016年誕生至今，馭勢科技經歷萬千辛酸，在密如繁星的棋子中探索出一條最優解法，以機場定式，在精進自我的路上捨命狂奔。

而格林深瞳的自動駕駛之路，也隨著馭勢科技越走越遠。

曠視：立足AI視覺，做車載全套解決方案

2018年11月，曠視曾公開展示過車載AI視覺解決方案。

彼時的曠視，其解決方案基於車載系統和駕駛過程的人臉解鎖、帳戶切換、駕駛員識別、多模態交互等功能為主，並收取相應軟體使用費和服務費。

「人臉解鎖」可通過車外的攝像頭捕捉駕駛員人臉信息並進行身份的識別與確認，實現人臉解鎖車門、臨時授權人臉解鎖車門；

通過車內的攝像頭實現刷臉啟動發動機、保險箱等，「帳戶切換」功能可通過人臉識別無感知精準識別駕駛員身份，配合車載智能系統，快速調整用戶預設的車輛各項個性化配置（座椅位置、反光鏡角度、空調溫度、音樂、燈光、導航等）。

「駕駛員識別系統」可通過車內攝像頭，實時查看駕駛員駕駛狀態和行為，在駕駛員出現疲勞駕駛或分心駕駛跡象時觸發預警，保障行車安全。

曠視曾表示，其與蔚來汽車實現了未來在智能汽車應用上的深度合作，真正的無人駕駛商用較遠，曠視聚焦對人類駕駛員的理解和輔助。

的盧深視：基於3D視覺相機，為產業賦能

的盧深視在智能汽車領域的角色，更多是與第三方合作的方式。

作為三維視覺領域的佼佼者，的盧深視在高精度深度感知成像、三維實時高精度重建、三維跟蹤識別及感知等技術方向上深耕多年。

上月，的盧深視出席了2021全球自動駕駛高峰論壇，並展示了其最新3D CV相機及其應用。

的盧深視兩款自研3D CV相機，其在5米範圍誤差小於1mm，指標超越國際3D相機巨頭，量產良率達99%以上。

基於前端低功耗嵌入式平台，兩款相機均可實現非接觸式精準識別，基於結構光原理，更可還原人臉高精度3D細節信息，通過人臉立體尺寸信息精準辨識人員身份，同時對於二維和三維攻擊識別正確率高達99.99%。

多提一句，安全性上，可達金融級別。

據悉，除了智能汽車領域，兩款相機也在智能家居、金融支付、智慧交通等領域展開布局。

智能駕駛：AI視覺第二春

AI視覺眾企入局智能駕駛賽道，並非跑題創作。

其一，布局智能駕駛，是戰略向外牽引使然。

自計算機視覺出走實驗室樊籠，AI安防、自動駕駛便拿到一大波投資人的「S卡」。

當年AI落地之時，安防提供了絕佳的土壤，AI公司在此實現技術與產業的交融。

期間，AI與安防彼此成就：

安防向世界輸送的海大宇等驕子，幾乎主導了全球安防市場話語權，行業極速擴容，向城市各個領域蔓延。

AI獨角獸們也從安防起家，並逐漸走向千行百業，邁向全域。

左邊是AI安防成主要營收來源，右邊是AI安防逐漸占領一席之地。擺在入局者眼前的，是如何保持縱向持續增長的必答題。

擺脫路徑依賴，尋找AI安防之外的市場，已是當務之急。

如果說，過去五年，AI視覺公司的路徑是「通用AI SDK 重定製集成項目實施」的話，那麼未來五年，他們可嘗試「非標領域的標準市場 形成標準化產品 低成本規模化複製」的路子。

非標領域的標準市場在哪？自動駕駛、醫療、晶片赫然在列。

縱觀AI市場，目光所及賽道幾近全員虧損，掘金志認為，與高成本人力無關，因為虧損在放大；與硬體儲備也無關，因為可以OEM。

核心在於：AI安防未能標準化，項目需求又無窮多。

那就去標準化市場？有人問。

標準化市場可以一夜之間把價格做到無窮低，但高額運營支出非AI企業所能承受。

標準化市場上不去，定製化市場下不來，AI公司的突破口在哪？答案是：非標準化市場裡找到標準化路子。

賽道上，自動駕駛正是明顯的非標領域的標準市場。與AI安防共通的是，智能駕駛初創企業也依賴資本輸入。

但前者場景碎片化、項目定製化，產品標準化之路漫漫；後者以智能汽車為載體，技術上軟體定義、人機協同一旦成型，會一招吃遍天下鮮。

眼下，不少智能駕駛新勢力已實現產品量產，並獲得一定規模的現金流。

對於一眾搶灘的各路豪傑，AI視覺的入場似乎有些遲。

但智能汽車賽道正熱、格局未定，智能汽車產業鏈長、細分領域繁雜，此時入場的AI視覺，你可以說它入場稍晚，但不能說它機遇不在。

其二，自動駕駛或是計算機視覺技術應用必登之高峰。

近幾年，機器學習持續深入，計算機視覺應用亦有了飛速進展。

千山萬水跨越的人臉識別小山，是AI最成功，也最基礎的一環。

真正的AI，是貫穿感知-決策-執行的長鏈條，這一點在自動駕駛上體現得尤為極致。

感知層，通過各類硬體傳感器捕捉車輛的位置信息以及外部環境信息；

決策層的「大腦」，基於感知層輸入的信息作環境建模，從而形成對全局的理解並作出決策判斷，再向車輛發出執行的信號指令；

最後的執行層，將決策層的信號轉換為汽車的動作行為。

自動駕駛技術是人工智慧、高性能晶片、通信技術、傳感器技術、車輛控制技術、大數據技術等多領域技術的結合體，落地難度之大，各路AI無不動容。

計算機視覺應用場景萬千，自動駕駛無疑是極具挑戰性、最具想像力的一條。

越是長在懸崖之巔的花，越讓人著迷。

一直以來，在環境感知環節，存在AI視覺與雷射雷達技術路徑之爭。

不管何種路徑更優，已經在視頻物聯領域經歷過殘酷驗證，AI技術儲備上，AI視覺企業們也已攢下不少經驗。

狼多肉少，能吃幾成飽？

「自動駕駛是很低級的行業嗎？所有人都想來分一杯羹。」

這調侃入局者們聽了，大抵會覺得分外委屈。

大多數困在第一道門檻，錢。

「沒有200億不要造車」的聲量振聾發聵，造車明星蔚來也曾資金一度跌入谷底。

雖說AI視覺公司除了大華的零跑汽車外，其他參與者目前都專注於智能駕駛硬體和系統，但這也是個昂貴的行當。

不少企業本身依靠資本輸血，是否有更多資金和精力參與自動駕駛廝殺，是他們需要思考的問題。

行業壁壘不容小覷。

汽車產業發展百餘年才形成了一套嚴謹而完整的生產流程和制度，乃至於衍生出了一套基於安全的工業文明，不是後來者們在短短的幾年時間裡就能夠顛覆的。

作為智能汽車的核心體現，自動駕駛技術遠未達到成熟的程度；車艙內的智能化體驗也還有豐富的想像空間。

換言之，如果跨界選手想要在智能汽車的世界裡找到自己的一席之地，不僅要高度重視安全這一話題，還要擁有強大的軟體能力。

但在前一輪前沿傳統主機廠以及蔚來、小鵬、理想等新造車勢力的人才軍備賽過後，新入局的玩家要如何吸納更多的專業人才？又如何權衡來自世界各地的人才的意見和建議，從而做出最終決策？

與此同時，智能汽車的研發不是一件只要懂軟體就能夠做成功的事情。

隨著電動化、智能化大潮的到來，造車的門檻看似降低了不少，但在這一過程中遇到的內因外因的難題，可能遠比想像中的要多。

行業資源尚需積累。

相比AI安防、智慧城市等領域，AI視覺跨界者在智能汽車領域品牌影響力和渠道資源不足，短期內，造血盈利能力較低。

而且，AI視覺企業布局智能駕駛時間不一，技術雖有共性但終究有別，相較於大多數垂直企業，尚有諸多不足。

故可見，過去幾年，即使AI視覺巨頭，步伐也較為謹慎，大多圍繞艙內智能、ADAS市場。

如果說巨頭們跨界，自帶熱搜體質，AI視覺企業跨界的光彩，多少暗淡了些。

前者身家優渥，拿著頂流體驗卡入場，高屋建瓴，後者更多是以小舟，涉鯨波。

當然，隨著技術日進一桿，資源聚沙成塔，營收逐年增長，他們將投入包括但不限於研發、營銷、資本等層面，難保這一葉扁舟，哪天出其不意成為可遠航的重磅郵輪。

莫道桑榆晚

眾多跨界玩家湧入智能汽車，激發了新的生機。

無論從何種角度來看，智能汽車的市場都蘊藏著無限機遇。

這個市場需要鲶魚的存在。

在新時代的風潮之下，我們固然期待看到不斷有實力強勁的新玩家們入局，留下中國智能汽車史上濃墨重彩的一筆。

我們也殷切地希望，這是一片能夠承載百花齊放，充滿新的生機和活力的沃土，而不是拔苗助長的投機者的港灣。

憑藉先發優勢，不少入局者或已暫列行業前位，但隨著各方力量的持續加碼，後來居上也並非不無可能。

保持警惕，時刻成長。

資料來源：https://www.chinahot.org/science/83632.html?fbclid=IwAR2Mm9ZU17srF7sCywqUPw-hmRAyGN_sN9XnL0_Q6mE4bUYwUpgGNX3wHps

《MIT Tech 麻省理工科技評論》

* 【科學家利用甲烷菌生產合成橡膠原料異戊二烯，產量比同類細菌高出 179 倍】異戊二烯是一種非常有價值的石化產品，是生產粘合劑、合成橡膠等各種消費品的主要原料之一。

每年大約有 80 萬噸異戊二烯是從石油中提煉出來的。為了減緩氣候變化，盡量減少對化石燃料的依賴，相關學者一直致力於尋找替代的、可再生化學物質來源來生產異戊二烯，這些替代品包括酵母、大腸桿菌和藍藻等。

近日，內布拉斯加大學林肯分校的生物化學家尼科爾・布安（Nicole Buan）及其同事對一種甲烷菌進行基因工程改造後，能夠產生大量的異戊二烯，且產量遠遠超過了其他微生物。

產甲烷菌以釋放甲烷而聞名，這種單細胞微生物廣泛存在於人類和其他動物的內臟，以及海洋底部的深海熱泉等沒有氧氣的地方。

* 【閃電是如何給地球和其它地方帶來生命的？】在其它星球上搜尋生命的過程就如同烹飪，所有的素材都具備了 —— 水、溫暖的氣候、濃厚的大氣層、適當的養分、有機物以及能量源。然而，如果沒有一個可以促進這些素材相互反應的過程或環境，那麼你只能得到一些毫無用處的原材料。

所以說，有時候生命需要靈感的火花 —— 也許需要幾萬億個。一項發表於《自然・通訊》雜誌的新研究表明，在地球上生命首次出現的大約 35 億年前，閃電作為關鍵媒介合成了構成有機物的磷。磷是構成 DNA、RNA、ATP（所有已知生命體的能量來源），以及像細胞膜這樣的生物結構的重要物質。

* 【又一黑洞照片問世！偏振光下M87超大質量黑洞圖像公開】天文學家近日發佈了一張 M87 星系中心超大質量黑洞的新圖像，這張圖像是 2019 年第一張黑體照片的後續，但它更清晰，圖片中的偏振光描摹了這個超大質量黑洞的磁場線。

2019 年 4 月 10 日，事件地平線望遠鏡創造了歷史的新壯舉——發佈了有史以來黑洞的第一張圖像，黑洞看起來就像一個亮橙色圓圈，位於 5300 萬光年之外，由分布在四大洲的八個射電天文台拍攝到的。

* 【鋸末製成的生物塑料可在三個月內完全降解】

近日，耶魯大學研究人員將鋸末通過生物降解等方法打造成為了一種具有諸多優點的新型生物塑料，在保有高強度的同時，還能夠在三個月的時間內完全降解。該團隊已將有關這項研究的詳情發表在近日出版的《自然可持續》（Nature Sustainability）期刊上。 ​​​

* 【一個月內240顆衛星上天！SpaceX成功發射第23批Starlink衛星】美東時間 3 月 24 日凌晨 4 時 28 分，SpaceX 的「獵鷹」9-1.2 型火箭從佛羅里達州的卡納維拉爾角太空軍基地第 40 號發射台發射升空，將 60 顆衛星送入軌道。火箭發射大約 9 分鐘以後，將近 230 英尺高的一級助推器在位於大西洋的「我依然愛你」（Of Course I Still Love You）號回收船上著陸，返回地球。

火箭發射大約 1 小時後，二級助推器將繼續推進 60 顆星鏈衛星。所有的衛星都在近地軌道上運行。

* 【麻省理工學院通過觀察天體確定複雜碳環分子多環芳烴】

麻省理工學院天體化學家布瑞特·麥奎爾領導的團隊借助綠岸望遠鏡，在距離地球 430 光年的金牛座分子雲（TMC-1）中，確定了兩種獨特的多環芳烴（PAHs），其由幾個相連的六邊形碳環和氫原子組成。他們首次在星際雲中發現了能夠解釋生命起源的複雜含碳分子多環芳烴（PAHs），且濃度遠超此前預期，研究這些分子和其他類似分子可以幫助他們更好地瞭解生命在太空中是如何開始的。

* 【杜克大學開發出用於異常環境檢測的「蜻蜓」機器人】

杜克大學基於仿生學開發出一款名叫 DraBot 軟體機器人，長度僅為 2.25 英吋（5.7 釐米），可效仿蜻蜓在水面上滑行，在檢查是否有漏油、高酸度和其他異常情況有獨特優勢。該研究已發表在《先進智能系統》雜誌上。 ​​​

* 【iPhone 與 Apple Watch 可遠程評估心血管患者的虛弱程度】

最新研究表明，蘋果的 iPhone和 Apple Watch 可遠程評估心血管患者的虛弱程度。這項研究由斯坦福大學進行，並由蘋果公司資助。該研究將傳統的步行測試、使用 iPhone 和 Apple Watch 傳感器在門診測量以及通過應用程序遠程進行的步行測試進行比較。它還納入了被動收集的活動數據。

* 【美國科學家利用X射線對神經元進行無線調制，幫助治療和改善腦部疾病】

美國能源部阿貢國家實驗室的研究人員與四所大學的研究人員合作發明利用X射線對神經元進行無線調制的方法。該療法依靠光學和遺傳學的突破，通過注射納米顆粒來刺激大腦深處的神經元，有可能幫助治療慢性抑鬱症和疼痛。 ​​​

* 【新型高精度溫度計可為量子計算機快速測溫】

瑞典哥德堡查爾姆斯理工大學的研究人員開發了一種新型溫度計，借助其可以實現在量子計算過程中，直接以極高的精度簡單、快速地測量溫度。相關研究成果發表在《物理評論X》期刊上。 ​​​

* 【吃辣還有這好處？辣椒素能增加造血乾細胞動員能力！】血液癌亦稱血癌，就是我們平常說的白血病。白血病佔惡性腫瘤總發病數的 5% 左右，患有這類惡性腫瘤的人，需要先進行連續化療再進行骨髓移植，以用健康造血乾細胞代替受損乾細胞。我們都知道，交感神經可以調節造血乾細胞生態位，但骨髓中傷害性神經元的貢獻尚不清楚。

近日，阿爾伯特·愛因斯坦醫學院和北卡羅來納大學教堂山分校的研究人員在小鼠身上做了實驗，併發現兩個結果：1.傷害性感受神經元通過降鈣素基因相關肽（CGRP，Calcitonin gene related peptide，人類用分子生物學方法發現的首個活性多肽）的分泌可以誘導造血乾細胞動員；2.辣椒素觸發傷害性神經元的激活，從而顯著增強了小鼠造血乾細胞動員能力。

* 【歐洲核子研究中心 LHCb 實驗結果正挑戰物理學的領先理論】

歐洲核子研究中心 LHCb（大型強子對撞機）實驗的英國物理學家今天公佈了新的結果，測量出現了兩種不同類型的美誇克（又名底誇克）衰變，這些結果可能暗示了違反粒子物理學現有標準模型。美誇克通過弱相對作用，可以衰變為上誇克或粲誇克，但新的結果表明，這可能不會發生。

* 【特斯拉聯合創始人與Specialized合力，共同解決電動自行車電池問題】電動自行車既有摩托車的功能，又可以使用自行車的腳踏騎行。它以輕便、易操控、節能環保等優勢，成為越來越多人出行選擇。通常，當騎車人踩踏板或使用油門時，那些安裝在自行車下管或集成在自行車下管內的電池會啓動電動機。

但是，電動自行車的問題也日益突出。比如，當電池用盡時該怎麼處理，是直接將這些電子垃圾送入垃圾站，還是有其他更好的解決方案？

最近，美國第三大自行車製造商 Specialized（按市場份額標準）給出了不一樣的答案。它選擇與特斯拉的聯合創始人兼前首席技術官 Jeffrey Straubel 合作，目的是讓電動自行車的蓄電池通過回收擁有第二次生命。

* 【火星上消失的水源可能隱藏在地殼之下】數十億年之前，溫暖的火星上分布著湖泊和海洋。而在大約 30 億年以前，這些巨大的水體在火星表面消失得無影無蹤。多年來，科學家們一直認為，隨著火星大氣層的削弱，其表面的水分逃逸到了太空之中。

然而，這些水源或許並沒有一直向上逃逸，而是朝著反方向進入了地下。加州理工學院研究人員開發的新模型顯示，我們仍然有可能在火星的地殼下發現 30% 到 99% 的古老水源，相關論文被發表在《科學》雜誌上。